天橋脳科学研究院、長期AIメモリ向けOMNEフレームワークがGAIAリーダーボードでトップの座を獲得

このブレークスルーは、MCTS（モンテカルロ木探索）の探索空間を大幅に狭くし、複雑な問題に対する意思決定能力を向上させる長期記憶メカニズムを統合します。より効率的かつ論理的な推論を導入することにより、OMNEは単一エージェントの知能レベルを改善できるだけでなく、コラボレーションメカニズムの最適化によりマルチエージェントシステムの能力も著しく向上されます。今回の強化は、ヒト大脳皮質の柱状構造の研究からインスピレーションを得たものです。脳の認知・行動機能の基本単位である皮質柱は、複雑なコラボレーションメカニズムを通じて情報処理を実現しています。単一のインテリジェンスとエージェント間のコラボレーションを強化することにより、AIモデルは徐々に認知能力の出現を生み出し、内部表現モデルを構築し、システムの全体的なインテリジェンスの飛躍を促進するかもしれません。

「OMNEがGAIAリーダーボードのトップになったことを非常に誇りに思っている。これは、長期記憶を使用してAIの自己進化を促進し、現実世界の問題を解決するのに大きな可能性を示している。当社は、長期記憶とAIの自己進化に関する研究を進めることが、AI技術の継続的な開発と実用化にとって極めて重要であると信じている。」とTCCI AIチームの責任者は述べました。

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